Submitted by Caroline Xavier (caroline.xavier@pucrs.br) on 2017-03-20T14:37:41Z No. of bitstreams: 1 TES_JOAQUIM_VINICIUS_CARVALHO_ASSUNCAO_COMPLETO.pdf: 5447781 bytes, checksum: f414b8262d7361d1082fc73dfea5f008 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-20T14:37:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TES_JOAQUIM_VINICIUS_CARVALHO_ASSUNCAO_COMPLETO.pdf: 5447781 bytes, checksum: f414b8262d7361d1082fc73dfea5f008 (MD5) Previous issue date: 2016-08-09 / Modelos estoc?sticos podem ser ?teis para representar de maneira compacta cen?rios n?o determin?sticos. Al?m disso, simula??es aplicadas em um modelo compacto s?o mais r?pidas e demandam menos recursos computacionais do que t?cnicas de minera??o em grandes volumes de dados. O desafio est? na constru??o desses modelos. A acur?cia, juntamente com tempo e a quantidade de recursos usados para ajustar um modelo s?o fatores chave para sua utilidade. Tratamos aqui de t?cnicas de aprendizado de m?quina para ajustes de estruturas com a propriedade de Markov; especialmente formalismos complexos como Modelos Ocultos de Markov (HMM) e Redes de Automatos Estoc?sticos (SAN). Quanto a acur?cia, levamos em considera??o as atuais t?cnicas de ajuste, e medidas baseadas em verossimilhan?a. Quanto ao tempo de cria??o, automatizamos o processo de mapeamento de dados via s?ries temporais e t?cnicas de representa??o. Quanto aos recursos computacionais, usamos s?ries temporais e t?cnicas de redu??o de dimensionalidade, evitando assim, problemas com a explos?o do espa?o de estados. Tais t?cnicas s?o demonstradas em um processo que incorpora uma s?rie de passos comuns para o ajuste de modelos com s?ries temporais. Algo semelhante ao que o processo de descoberta de conhecimento em banco de dados (KDD) faz; por?m, tendo como componente principal, modelos estoc?sticos. / Stochastic models might be useful for creating compact representations of non-deterministic scenarios. Furthermore, simulations applied to a compact model, are faster and require fewer computational resources than the use of data mining techniques over large volumes of data. The challenge is to build such models. The accuracy as well as the time and the amount of resources used to fit such models, are the key factors related to their utility. We use machine learning techniques for the fitting of structures characterized by a Markov property; especially, complex formalisms such as Hidden Markov Models (HMM) and Stochastic Automata Networks (SAN). Regarding the accuracy, we considered the state of the art on fitting techniques and model measurements based on likelihood. Regarding the computational resources, we used time series and dimensionality reduction techniques to avoid the space state explosion. Such techniques are demonstrated in a process that embodies a set of common steps for the model fitting through time series. Similar to the knowledge discovery in databases (KDD), yet using stochastic models as a main component.

Este trabalho investiga a eficiência produtiva dos setores industriais nas regiões brasileiras. Para isso, utiliza um painel de dados da Pesquisa Industrial Anual do IBGE para o período de 2000 a 2006, desagregado por mesorregiões, setores da indústria de transformação e por setores de intensidade tecnológica. São estimados modelos de fronteira de produção estocástica para obtenção das estimativas das eficiências produtivas regionais e setoriais. Esses indicadores de eficiência são então analisados com base na literatura de economia espacial e das Cadeias Espaciais de Markov, que visam investigar o efeito da boa e da má vizinhança. Os resultados indicam que as mesorregiões mais eficientes tendem a localizar-se na faixa litorânea do Brasil, mas, na medida em que tratamos de setores mais básicos da economia, há maior dispersão da alta eficiência pelo espaço brasileiro. Além disso, percebe-se um deslocamento, ao longo do tempo, de altos índices de eficiência para as mesorregiões do Centro-Oeste. Em relação à eficiência setorial, observou-se que, em geral, os setores menos intensivos em tecnologia são menos eficientes: constatou-se que o setor de Alta Intensidade Tecnológica é 11% mais eficiente do que o setor de Baixa Intensidade. Os resultados das análises da influência das economias espaciais sobre a eficiência produtiva indicam que a vizinhança afeta o desempenho competitivo da região, constatando-se que o efeito da boa vizinhança em estimular o aumento da eficiência é maior do que o efeito da má vizinhança em retraí-la. Além disso, concluiu-se que as economias espaciais influenciam a eficiência produtiva regional. Em geral, as economias de aglomeração têm influência positiva sobre a eficiência, enquanto que, em relação às economias de urbanização, encontramos a predominância dos efeitos de congestionamento. As economias de localização apresentaram um efeito forte e positivo sobre a eficiência das atividades industriais das mesorregiões, indicando que regiões mais especializadas mostraram-se mais eficientes. / This thesis investigates the productive efficiency of the industrial sectors in Brazilian regions. It uses a panel data set from Pesquisa Industrial Anual of IBGE during 2000 to 2006, disaggregated by mesoregions, industrial manufacturing sectors and by technological intensity sectors. It estimates stochastic frontiers of production to obtain regional and sectorial productive efficiency indicators. These efficiency indicators are analyzed based on the spatial economy literature and on Spatial Markov Chains, which investigate the effect of good and bad neighborhoods. The results indicate that the most efficient mesoregions tend to be located on the coast of Brazil, but, as we deal with more basic sectors of the economy, there is a larger dispersion of high efficiency on Brazilian space. Furthermore, we realize, as the time passes, an increasing motion of high efficiency levels to mesoregions of the Center-West. Considering the sectorial efficiency, we observed that, in general, the less technological intensive sectors are less efficient: we verify that the High Technological Intensity sector is 11% more efficient than the Low Intensity sector. The results from analyzing the influence of the spatial economies on the productive efficiency indicate that the neighborhood affects the competitive performance of the region; verifying that the effect of a good neighborhood in stimulating the enhance of the efficiency is higher than the effect of the bad neighborhood on contracting it. We also concluded that the spatial economies influence the regional productive efficiency. In general, the agglomeration economies have positive influence on efficiency, but considering the urbanization economies, the congestion effect predominates. The localization economies present a strong and positive effect on the efficiency of industrial activities of the mesoregions, indicating that more specialized regions are seen as more efficient.

O Labirinto em Cruz Elevado (LCE) é um modelo animal para o estudo da ansiedade, suas bases biológicas e os efeitos de diferentes tipos de fármacos sobre o comportamento. Diferentes métodos têm sido usados para estudá-lo, dentro dos quais encontra-se a modelagem computacional. O presente trabalho junta-se a esses estudos utilizando as ferramentas da modelagem computacional para desenvolver dois modelos computacionais e índices que permitiram avaliá-lo. O primeiro deles estuda a maneira como os animais exploram o labirinto usando cadeias de Markov. Esta abordagem rendeu um método de caracterização capaz de identificar os efeitos de certos tipos de fármacos sobre a maneira como o animal explora o LCE, ao mesmo tempo que levanta alguns indícios sobre a quantidade de informação que o rato usa para tomar uma decisão. O segundo foi construído baseado na ideia do conflito como o determinante do comportamento do rato no LCE, adaptando um modelo de rede neural usado para avaliar informação conflitante: o modelo de dipolo chaveado de Grossberg. O objetivo desse segundo modelo foi avaliar a viabilidade de um modelo de competição de três forças: uma que insta explorar locais considerados amedrontadores, uma outra que insta procurar proteção e a última que representa o vigor do animal. Cada uma das forças que compõem o modelo recebe sinais vindos do ambiente e a maneira como processam esses sinais pode ser afetada pelos efeitos de um determinado fármaco. O modelo reproduz os efeitos esperados dos três tipos de fármacos fazendo mudanças em no máximo dois de seus parâmetros. Da mesma maneira, o modelo reproduz parte do comportamento esperado na Arena, precisando apenas de um pequeno ajuste para reproduzir as trajetórias que o animal costuma fazer em torno das paredes desse labirinto. Pode-se concluir que o modelo computacional descreve uma possível maneira de como as variáveis que controlam o comportamento do rato no LCE interagem e de como os fármacos interagem com essas variáveis, permitindo a reprodução do comportamento do rato no LCE e em outros labirintos como a Arena. O modelo foi construído para reproduzir os efeitos de três tipos de fármacos, porém, a maneira como esses tipos de fármacos interagem com o modelo não foi condicionada a um local ou maneira específico. Esta abordagem permite procurar outras interações que não somente reproduzam os efeitos de fármacos conhecidos, mas também possam predizer os efeitos de fármacos ainda não estudados. / The Elevated Plus Maze (EPM) is an animal model for the study of anxiety, its biological foundations, and the effects of different kinds of drugs on behavior. A group of different modeling methods have been used to study the rat behavior in the EPM. One of them characterizes rat behavior the EPM using directed graphs and proposes an index which can be used to classify the drug type and dosis. The other two methods were used to construct computational models for the rat behavior. The first of these models used Markov chains to reproduce the rat behavior. This approach offers a method to characterize the rat behavior, which is able to identify the effects of certain kinds of drugs on the way the rat explores the maze and, at the same time, raises some clues on how much information is used by the animal to take a decision. The second one was built based on the idea that conflict determines the rat behavior in the EPM. Conflict was introduced in the model via an adapted version of Grossberg\'s gated dipole artificial neural network model. The goal was to evaluate the viability of a competition-based model with three kind of drives: a drive to explore threatening places, a drive to seek protection, and a drive to move, related to the energy of the animal. The model receives and processes signals from the environment according to the states of these three drives, and the way in which the signals are processed can be influenced by effects of specific drugs. This model reproduces the expected effects of three types of drugs with modifications of up to two parameters. The model also reproduces part of the expected behavior of the animal in the Arena, a different maze, by requiring only small adjustments to reproduce the trajectory of the rat around the walls. It is possible to conclude that this computational model captures elements of the interaction of variables which control the rat behavior in the EPM and how drugs interact with these variables. These elements may also be present in the rat behavior in the Arena. The tools and models presented here offer new paradigms to study rat behavior in the EPM. They can offer new benchmarks to characterize rat behavior and can be used to study the effects of different drugs and their interactions.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 423499.pdf: 2268638 bytes, checksum: a9a287a49644290eaf88a8b8d38f9f10 (MD5) Previous issue date: 2010-03-29 / Os formalismos estruturados foram definidos ao longo dos anos com o objetivo de aumentar o n?vel de abstra??o e oferecer uma alternativa de modelagem mais sofisticada do que a proporcionada pelas tradicionais Cadeias de Markov. Exemplos de formalismos estruturados que utilizam ?lgebra tensorial para o armazenamento de seus descritores s?o as Redes de Aut?matos Estoc?sticos, as Redes de Petri Estoc?sticas Generalizadas Superpostas e as ?lgebras de Processo. Tais descri??es utilizam primitivas de modelagem entre seus componentes capturando sua sem?ntica operacional e permitindo a sua an?lise ao retornarem ?ndices quantitativos de desempenho quando s?o resolvidos numericamente. Os mecanismos atuais de solu??o usam propriedades da ?lgebra Tensorial (cl?ssica ou generalizada) para multiplicar termos tensoriais de eventos entre os estados dos modelos (i.e., um descritor Markoviano) por um vetor de probabilidade, que cont?m a solu??o estacion?ria ou transiente. Esta opera??o ? chamada de Multiplica??o Vetor-Descritor (MVD) e ? realizada de tr?s maneiras b?sicas: de forma esparsa (ineficiente em mem?ria, eficiente em tempo), utilizando o Algoritmo Shuffle (eficiente em mem?ria, ineficiente em tempo para algumas classes de modelos) ou atrav?s do Algoritmo Split, que ? uma combina??o das duas primeiras abordagens. A principal contribui??o deste ?ltimo foi a proposi??o de um m?todo h?brido onde incrementa-se a mem?ria (de forma razo?vel) para acelerar o c?lculo efetuado por itera??o. Entretanto, o principal desafio do Algoritmo Split ? relativo ? determina??o de cortes de cada termo tensorial e em como re-estrutur?-lo para reduzir o custo computacional por itera??o, acelerando a converg?ncia de modelos estruturados. Este trabalho aborda estes problemas, baseando-se em tr?s eixos: i) na discuss?o das primitivas de modelagem para composi??o de sistemas atrav?s de formas mais abstratas de descri??o, ii) nas diferentes formas de tratamento de termos tensoriais de descritores Markovianos para execu??o mais otimizada da MVD a partir de re-estrutura??es das ordens originais, e iii) na execu??o do Algoritmo Split com taxas constantes ou funcionais demonstrando os resultados obtidos para diversas classes de modelos. Para os casos observados, foi demonstrado atrav?s de experimentos que o melhor ganho, balanceando-se tempo e mem?ria, ? verificado quando as matrizes dos termos tensoriais s?o reordenadas, tratando as do tipo identidade na parte estruturada e avaliando-se os elementos funcionais uma ?nica vez na parte esparsa. Ao avaliar as fun??es somente uma vez em todo o processo de MVD, converte-se os descritores generalizados para cl?ssicos em tempo de execu??o e promove-se ganhos consider?veis em tempo para determinadas classes de modelos. Observou-se tamb?m que as atividades de sincroniza??o ou comunica??o entre os m?dulos ou parti??es envolvidas bem como o total de par?metros das depend?ncias funcionais realizam um papel crucial no desempenho obtido. A presente tese ? finalizada identificando as classes de modelos mais adequadas para a utiliza??o do Algoritmo Split, propondo formas de re-estrutura??o de descritores Markovianos que privilegiem a esparsidade e a exist?ncia de matrizes do tipo identidade para balancear os custos em mem?ria e tempo de execu??o.

Made available in DSpace on 2015-04-14T14:49:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 447661.pdf: 550622 bytes, checksum: 5a831618aedabce5554e131c45fcd8d9 (MD5) Previous issue date: 2012-03-22 / This work presents a formalism for modeling systems called Stochastic Automata Networks (SAN), SAN formalism aims to increase the abstraction s level and provides a sophisticated alternative model to the tadicional formalism of Markov Chains (MC). SAN uses both Classical (CTA) and Generalized Tensor Algebra (GTA) to simplify the matrix of transitions between states of the model. Despite all models described with GTA having at least one equivalent model described using CTA, and that the solution of certain models based on CTA could be faster than the equivalent GTA based model, this dissertation proposes an algorithm for translating a model described in GTA into the equivalent model described in CTA. It is expected that some models described using functions (using GTA) could be solved more quickly or taking less memory through the solution of its CTA-converted model / Este trabalho apresenta o formalismo para modelagem de sistemas chamado Redes de Aut?matos Estoc?sticos (SAN). O formalismo SAN tem o objetivo de aumentar o n?vel de abstra??o e oferece uma alternativa de modelagem mais sofisticada do que a proporcionada pelas tradicionais Cadeias de Markov (MC). Este formalismo utiliza a ?lgebra tensorial cl?ssica (CTA) e geralizada (GTA) para simplificar a matriz das transi??es entre os estados do modelo. Embora todos os modelos SAN descritos utilizando GTA possuam pelo menos um modelo equivalente descrito utilizando CTA, e que a solu??o de certos modelos utilizando CTA possa ser mais r?pido que o modelo equivalente que utiliza GTA, este trabalho prop?e um algoritmo para traduzir um modelo descrito em GTA para o modelo equivalente descrito em CTA. Espera-se com isto permitir que um modelo descrito utilizando fun??es (usando GTA) possa ser resolvido mais rapidamente ou ocupando menos mem?ria atrav?s da solu??o de seu modelo convertido para CTA

Orientador: Miriam Harumi Tsunemi / Resumo: Em inúmeras situações práticas a relação entre uma variável resposta e uma ou mais covariáveis é curvada. Dentre as diversas formas de representar esta curvatura, Royston e Altman (1994) propuseram uma extensa famı́lia de funções denominada de Polinômios Fracionários (Fractional Polynomials - FP ). Bové e Held (2011) im- plementaram o paradigma bayesiano para FP sob a suposição de normalidade dos erros. Sua metodologia é fundamentada em uma distribuição a priori hiper − g (Liang et al., 2008), que, além de muitas propriedades assintóticas interessantes, garante uma predição bayesiana de modelos consistente. Nesta tese, compara-se as abordagens clássica e Bayesiana para PF a partir de dados reais disponı́veis na litera- tura, bem como por simulações. Além disso, propõem-se uma abordagem Bayesiana para modelos FPs em que a potência, diferentemente dos métodos usuais, pode as- sumir qualquer valor num determinado intervalo real e é estimada via métodos de simulação HMC (Monte Carlo Hamiltoniano) e MCMC (Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov). Neste modelo, para o caso de um FP de segunda ordem, ao contrário dos modelos atualmente disponı́veis, apenas uma potência é estimada. Avalia-se este modelo a partir de dados simulados e em dados reais, sendo um deles com transformação de Box-Cox. / Abstract: In many practical situations the relationship between the response variable and one or more covariates is curved. Among the various ways of representing this curvature, Royston and Altman (1994) proposed an extended family of functions called Fractional Polynomials (FP). Bov´e and Held (2011) implemented the Bayesian paradigm for FP on the assumption of error normality. Their methodology is based on a hyperg prior distribution, which, in addition to many interesting asymptotic properties, guarantees a consistent Bayesian model average (BMA). In addition, a Bayesian approach is proposed for FPs models in which power, unlike the usual methods, can obtain any numerical real interval value and is estimated via HMC (Monte Carlo Hamiltonian) and MCMC (Markov chain Monte Carlo). In this model, in the case of a second-order FP, unlike the currently available models, only one power is estimated. This model is evaluated from simulated data and real data, one of them with Box-Cox transformation. / Doutor

O processo evolutivo deixa vieses no sistema nervoso de forma a optimizar nossas capacidades cognitivas para o ambiente em que evoluímos. Nosso objetivo é criar modelos de vida artificial nos quais a atenção seletiva, a tomada de decisão em sequências binárias e o tempo de reação ao aparecimento abrupto de um alvo precedido por pista emerjam como consequência da evolução. Em nossos experimentos, a atenção seletiva enviesava o processamento de estímulos de forma a dar prioridade aos mais relevantes quando eles tinham relevâncias diferentes. Nossos experimentos de tomada de decisão apóiam a teoria de que o pareamento de probabilidades, estratégia adotada por seres humanos neste tipo de experimento, é consequência da busca de padrões, que decorre da importância que isto teve durante a evolução humana. No estudo do tempo de reação, o comportamento observado em seres humanos só pôde ser modelado em populações de animais artificiais quando existia ruído e eles tinham que selecionar uma ação apropriada entre duas possíveis. / The evolutionary process leaves biases in the nervous system so as to optimize our cognitive capacities to the environment where we evolved. Our objective is to create artificial life models wherein selective attention, decision making in binary sequences and reaction time to the abrupt appearance of a target preceded by a cue emerge as a consequence of evolution. In our experiments, selective attention biased stimuli processing so as to give priority to the most relevant stimuli when they had different relevances. Our decision making experiments support the theory that probability matching, the strategy adopted by humans in this kind of experiment, is a consequence of a search for patterns, which results from the importance that finding regularities in our environment had during human evolution. In the study of reaction time, the behavior observed in humans could only be modeled in populations of artificial animal when there was noise and they had to select an appropriate action between two possible ones.

Nesta dissertação foram estudados alguns modelos vetoriais que pretendem modelar e descrever alguns aspectos de sistemas sociais e de sua organização cultural. Partimos do modelo de Axelrod, um processo estocástico definido em uma rede, e introduzimos uma pequena alteração no modelo que desencadeou mudanças qualitativas interessantes, especialmente o surgimento de uma tensão superficial, que leva ao aparecimento de estados metaestáveis e de regiões culturais mais fixamente localizadas no espaço. Através da ótica da mecânica estatística e de extensas simulações computacionais, exploramos alguns dos aspectos que julgamos mais importantes na caracterização desse rico modelo. / Axelrod\'s model for cultural dissemination is a discrete vector representation for modeling social and cultural systems. In this work we have studied it and other related models, and a subtle change in the model\'s rule was proposed. Our slight alterations to the model yielded significant qualitative changes, specifically the emergence of surface tension, driving the system to metastable states. Using concepts from statistical mechanics and extensive numerical simulations, we explored some of the aspects that better describe the rich model devised, such as its transient and stationary behaviour.

Submitted by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-08-16T18:49:11Z No. of bitstreams: 1 DissVM.pdf: 10400529 bytes, checksum: 6f3a8dfea497dd3a1543a2b5847ad36e (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-08-16T18:49:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissVM.pdf: 10400529 bytes, checksum: 6f3a8dfea497dd3a1543a2b5847ad36e (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-08-16T18:49:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissVM.pdf: 10400529 bytes, checksum: 6f3a8dfea497dd3a1543a2b5847ad36e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-16T18:49:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissVM.pdf: 10400529 bytes, checksum: 6f3a8dfea497dd3a1543a2b5847ad36e (MD5) Previous issue date: 2017-04-07 / Não recebi financiamento / Let {Xn} be a sequence of i.i.d. random variables taking values in an enumerable alphabet. Given a finite collection of words, we observe this sequence till the moment T at which one of these words appears as a run. In this work we apply the martingale approach introduced by Li (1980) and Gerber e Li (1981) in order to study the waiting time until one of the words occurs for the first time, the mean of T and the probability of a word to be the first one to appear. / Seja {Xn} uma sequência de variáveis aleatórias i.i.d. assumindo valores num alfabeto enumerável. Dada uma coleção de palavras finita, observamos esta sequência até o momento T em que uma dessas palavras apareça emX1,X2, .... Neste trabalho utilizamos a abordagem de martingais, introduzida por Li (1980) e Gerber e Li ( 981), para estudar o tempo de espera até que uma das palavras ocorra pela primeira vez, o tempo médio de T e a probabilidade de uma palavra ser a primeira a aparecer.

[pt] O objetivo desta dissertação é apresentar algumas técnicas e ferramentas para a obtenção de cotas superiores e inferiores para tempos de mistura de cadeias de Markov. Para que isso se torne mais interessante, apresentaremos estes conceitos através de cadeias de Markov que atuam sobre o grupo simétrico, que podem ser vistas como embaralhamentos de cartas. Ademais, usaremos um destes embaralhamentos como toy model para o processo de exclusão simples simétrico, o que nos ajudará a determinar os tempos de mistura do embaralhamento e do famoso sistema de partículas. / [en] The aim of this dissertation is to introduce some techniques and tools to obtain upper and lower bounds for Markov chains mixing times. To make it more interesting, we introduce these concepts through Markov chains that act on the symmetric group, which can be seen as card shuffles. Furthermore, we use one of these shuffles as a toy model for the symmetric simple exclusion process, which helps us to determine mixing times for the shuffle and for the famous particle system.